確率モデリングのための確率分布の式変形基本【ベイズの定理/グラフィカルモデル】 - HELLO CYBERNETICS

はじめに 確率モデリング 確率変数間の関係性記述 ベイズの定理と条件付き分布 関係性の記述と事後分布の導出 いろいろなパターンの練習 パターン１ パターン2 同時分布とグラフィカルモデル 基本事項 すべて互いに関連 すべて互いに独立 有向グラフ化 関連を断ち切ることによるモデリング 最後に はじめに 確率モデリングでは、複数の確率変数間の関係性を記述するということが必要になります。 そうして確率変数間の関係性を記述したら、あとは観測できているデータは確率変数を所与としてしまい、その観測データの条件付き分布により、他の確率変数の事後分布を表現するということを行います。 この事後分布を求める部分をいわゆる学習と呼び、その後、事後分布を用いて予測したい変数の値を分布として（あるいは分布からのサンプリングとして）出力させることで予測を行います。 しかし、多くの確率モデリングの初学者は、実は確率変数